Plan du cours

Introduction à la personnalisation du AutoGPT

  • Vue d'ensemble de AutoGPT et de son architecture
  • Comprendre le flux de travail de la AutoGPT
  • Identifier les composants clés pour la personnalisation

Modèles Fine-Tuning AutoGPT

  • Ajuster les paramètres du modèle pour des tâches spécifiques
  • Formation d'invites personnalisées et amélioration de la compréhension du contexte
  • Optimiser la mémoire et les performances

Intégration des API et des sources de données externes

  • Connexion AutoGPT avec des API externes
  • Récupération et traitement des données pour des réponses d'IA en temps réel
  • Considérations de sécurité dans les intégrations d'API

Amélioration de l'exécution des tâches et de l'autonomie

  • Améliorer la logique de prise de décision
  • Gestion des tâches à plusieurs étapes et des dépendances
  • Mise en œuvre de boucles de rétroaction pour l'auto-amélioration

Optimisation des performances et de l'utilisation des ressources

  • Mise à l'échelle AutoGPT pour les applications d'entreprise
  • Gestion des coûts de calcul et de l'efficacité
  • Déploiement dans des environnements de cloud computing et de edge computing

Dépannage et débogage AutoGPT

  • Problèmes courants et traitement des erreurs
  • Débogage AutoGPT des interactions
  • Meilleures pratiques pour maintenir la stabilité du système

Études de cas et applications réelles

  • L'IA AutoGPT dans l'automatisation des entreprises
  • Création de contenu et recherche fondées sur l'IA
  • Applications sectorielles et exemples de réussite

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience avec des agents d'intelligence artificielle AutoGPT ou similaires
  • Maîtrise de la programmation Python.
  • Connaissance de base de l'apprentissage automatique et des intégrations d'API

Audience

  • Ingénieurs en IA
  • Développeurs de logiciels
  • Spécialistes de l'apprentissage automatique
 21 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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